Si los científicos de datos, ingenieros de IA y profesionales de ciberseguridad no aseguran sus sistemas de IA durante el desarrollo, corren el riesgo de enfrentar importantes contratiempos financieros, reputacionales y operacionales. ¿Cómo pueden proteger a sus organizaciones y mitigar posibles repercusiones?
Amenazas Comunes que Deben Abordar los Profesionales de Ciberseguridad
La contaminación de conjuntos de datos se destaca como un desafío de seguridad crítico que a menudo pasa desapercibido. Si los atacantes contaminan siquiera unas pocas fuentes de datos con información incorrecta o irrelevante, pueden socavar el modelo de IA durante el entrenamiento.
La inyección de prompts es otra amenaza significativa en el desarrollo de sistemas de IA. En este caso, los atacantes secuestran la salida del modelo para inducir comportamientos no deseados. La investigación indica una tasa de éxito alarmante del 97.2% para estos ataques, lo que permite a actores maliciosos explotar el modelo para acceder a datos de entrenamiento y ejecutar acciones no autorizadas.
Una variante especialmente dañina de la inyección de prompts es la extracción de prompts, donde los atacantes manipulan el sistema de IA para revelar sus reglas subyacentes, potencialmente obteniendo acceso a datos sensibles.
Durante la inversión de modelos, los atacantes pueden realizar ingeniería inversa de la salida de un modelo para extraer su conjunto de datos de entrenamiento, lo que pone en riesgo la exposición de información confidencial, un incumplimiento que podría dañar gravemente la reputación de una organización.
Impacto de los Sistemas de IA Comprometidos
Cuando un sistema de IA se ve comprometido, todo el marco de seguridad de la organización está en peligro. Reconociendo este riesgo, alrededor del 60% de las empresas han tomado medidas activas para mitigar amenazas cibernéticas relacionadas con la IA.
Los ataques exitosos pueden acarrear consecuencias no deseadas, como la compromisión de componentes conectados y el acceso no autorizado a sistemas de almacenamiento. El objetivo final muchas veces incluye el robo de información sensible, propiedad intelectual o información personal de los conjuntos de datos de entrenamiento.
Las repercusiones de los datos robados varían según la industria, pero pueden resultar en acciones legales, escrutinio regulatorio y oposición pública, siendo pérdidas financieras un resultado probable.
Consideraciones de Seguridad Pre-Desarrollo
Los profesionales de ciberseguridad deben tener en cuenta varias consideraciones clave al diseñar sistemas de IA. La selección del conjunto de datos es vital, ya que los ataques de contaminación y manipulación pueden corromper profundamente los modelos en sus etapas iniciales.
Incluso al utilizar modelos preentrenados, garantizar la integridad del conjunto de datos es crucial, ya que los conjuntos de datos originales pueden tener vulnerabilidades. Confiar en desarrolladores de modelos externos requiere un escrutinio de su fiabilidad, ya que la negligencia o la mala intención pueden introducir vulnerabilidades sin supervisión.
Pasos Clave de Seguridad en el Desarrollo de Sistemas de IA
Los científicos de datos deben actualizar consistentemente los parámetros de los algoritmos con nueva información; escatimar esfuerzos puede introducir debilidades de seguridad. La naturaleza de "caja negra" de la IA complica la identificación de indicadores de compromiso (IOCs), dificultando la detección de contaminación o manipulación de conjuntos de datos.
Si bien la mayoría de los ataques provienen de actores externos, el error humano interno representa el 95% de los incidentes de ciberseguridad. La vigilancia ante amenazas físicas y digitales es esencial durante el desarrollo de sistemas de IA, ya sea interno o externalizado.
Consecuencias de un Desarrollo Inadecuado
No identificar indicadores de compromiso antes del despliegue de un sistema de IA puede conducir a amenazas cibernéticas persistentes e inexplicables. Los ingenieros deben evaluar las posibles ramificaciones de seguridad de un desarrollo deficiente, ya que las vulnerabilidades pasadas por alto pueden provocar comportamientos no deseados del modelo y fallos de datos, degradando la postura de seguridad de la organización.
Estrategias para Proteger los Sistemas de IA Durante el Desarrollo
La colaboración entre profesionales de ciberseguridad, científicos de datos e ingenieros de IA es esencial para minimizar vulnerabilidades durante el desarrollo. Un intercambio efectivo de información puede mejorar los esfuerzos de mitigación de amenazas y facilitar la detección temprana de problemas potenciales.
Implementar restricciones actúa como una capa adicional de protección, previniendo el uso malicioso del sistema. Además, la implementación de la explicabilidad del modelo ayuda a reconocer los IOCs, permitiendo respuestas más rápidas ante intentos de contaminación de conjuntos de datos o inyecciones de prompts.
La realización de auditorías rutinarias de los sistemas de IA y la cooperación con expertos en ciberseguridad son prácticas recomendadas críticas. Las pruebas exhaustivas pueden identificar y eliminar vulnerabilidades antes de que se agraven.
Establecer una línea base para los sistemas de IA proporciona opciones de reversión en caso de compromisos, ofreciendo una manera de salvaguardar los modelos sin procesos extensos de respuesta a incidentes.
Directrices Fundamentales para el Desarrollo de Sistemas de IA
Múltiples organismos reguladores han publicado orientaciones sobre el desarrollo seguro de IA. En particular, Estados Unidos, Canadá y el Reino Unido colaboraron con agencias de varios otros países, incluidos Australia, Israel y Corea del Sur, para producir un documento de 20 páginas sobre seguridad de IA y desarrollo responsable.
Agencias como la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) y el National Cyber Security Center (NCSC) contribuyeron a esta orientación, destinada a reducir riesgos en la fase de desarrollo mientras delinean mejores prácticas y responsabilidades de los desarrolladores.
Medidas Proactivas para la Mitigación de Amenazas
Los profesionales de ciberseguridad deben monitorear activamente las posibles vulnerabilidades en los sistemas de IA durante el desarrollo. Las medidas proactivas aumentan la probabilidad de abordar efectivamente las amenazas y lograr resultados empresariales favorables.
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